Advertisement

MATLAB中的Attention-LSTM回归预测（含完整源码与数据）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用MATLAB实现Attention-LSTM模型进行时间序列回归预测，并提供完整代码和所需数据集。适合科研与学习参考。 回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM（注意力机制长短期记忆神经网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB 2020b及以上版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB中的Attention-LSTM回归预测（含完整源码与数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现Attention-LSTM模型进行时间序列回归预测，并提供完整代码和所需数据集。适合科研与学习参考。 回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM（注意力机制长短期记忆神经网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • MATLAB中的PSO-LSTM回归预测（多输入单输出）及完整源码与数据
    优质
    本项目介绍了一种结合粒子群优化(PSO)和长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于实现MATLAB环境下的多输入单输出回归预测。提供完整代码和数据集以供学习参考。 回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）。本次运行测试环境为MATLAB2020b，实现了PSO-LSTM在多输入单输出预测中的应用。
     
  • 基于MATLAB的LSTM-Attention与LSTM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现了结合注意力机制的长短期记忆网络(LSTM-Attention)和传统LSTM模型，用于多特征的数据分类与预测，并提供完整的代码和相关数据集。 MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据）： 1. 实现了LSTM-Attention及标准LSTM的分类预测。 2. 包括注意力机制下的Attention-LSTM分类预测功能。 3. 使用Matlab编写，能够生成分类效果图以及混淆矩阵图。 4. 支持多特征输入单输出的二分类和多分类模型。程序内注释详细，只需替换数据即可运行。 5. 运行环境为MATLAB 2020及以上版本。
     
  • MATLAB中的CNN-LSTM回归预测：多输入单输出的完整源码与数据实现
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB实现的CNN-LSTM模型，用于处理多输入单输出的回归预测问题。包含完整的代码和所需数据集，便于研究和学习。 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）。本次运行测试环境为MATLAB 2020b，实现了基于CNN-LSTM的多输入单输出预测模型。
     
  • EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM与LSTM的回归预测比较，多输入单输出（含Matlab完整代码及数据）
    优质
    本研究对比了基于EMD预处理结合KPCA特征提取的EMD-KPCA-LSTM模型、仅EMD预处理的EMD-LSTM模型和传统LSTM模型在多输入单输出回归预测任务中的表现，并提供Matlab完整代码及数据。 本段落对比了EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM及LSTM三种回归预测模型在多输入单输出情况下的应用，并基于Matlab编写完整程序进行数据处理与分析，旨在提高光伏功率的预测精度。通过结合经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM），提出了一种新的光伏功率预测模型。 该方法充分考虑了影响光伏发电输出的关键环境因素共五项，并采用以下步骤进行处理： 1. 使用EMD技术对这些环境因素的数据序列进行分解，以揭示不同时间尺度下的变化特征，从而降低非平稳性的影响。 2. 运用PCA分析提取出关键的主成分因子，剔除原始数据中的相关性和冗余信息，减少模型输入维度。 3. 最后应用LSTM网络建立一个多变量动态预测模型，在此基础上实现对光伏功率的有效预测。 该研究对于保障电力系统的安全调度和稳定运行具有重要的实际意义。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合CNN和LSTM模型构建多输入的回归预测系统，适用于时间序列分析与预测任务，提供详尽代码和数据支持。 MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。该模型使用卷积长短期记忆神经网络进行多输入回归预测，输入包含12个特征，输出为一个变量。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的PCA-LSTM网络多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现PCA-LSTM网络模型，用于处理多输入变量的回归预测问题，并提供完整的源代码和相关数据集。 PCA-LSTM网络结合了主成分分析（PCA）与长短期记忆网络（LSTM），是一种用于多输入回归预测的模型。这种组合能够有效地处理高维度数据，并利用LSTM在时间序列中的优势来预测未来的输出变量。 **主成分分析（PCA）**: PCA是统计方法，通过降维保留主要特征，将原始高维度的数据转换为低维度表示。这有助于减少复杂性并降低过拟合的风险。 **长短期记忆网络（LSTM）:** LSTM是一种递归神经网络的变体，特别适合处理时间序列数据中的长期依赖关系问题。它使用“门”机制来控制信息流，从而避免了传统RNN中常见的梯度消失或爆炸的问题。 **多输入回归预测**: 这种模型利用多个输入变量进行单一输出变量的预测。在具体应用中，这些输入可能代表环境、经济或者物理参数等不同因素。这种类型的模型可以被用于多种场景，如股票市场分析、能源消耗预测或是天气预报等等。 在MATLAB环境中实现PCA-LSTM网络需要一系列步骤：数据加载与预处理（包括PCA降维），定义LSTM结构，并进行训练和预测。`PCALSTM.m`脚本可能包含了这些操作的代码逻辑。可视化图如`PCA-LSTM2.png`, `PCA-LSTM3.png`, 和 `PCA-LSTM4.png`可以帮助理解模型的工作原理。 文档文件“PCA-LSTM多元回归预测.docx”提供了关于这一方法的深入介绍，包括理论背景、实验设计和结果分析等内容。“data.xlsx”则包含了用于训练与测试模型的数据集。 在实际应用中，用户需要根据自己的数据调整脚本中的参数设置。完成这些步骤后，可以得到基于PCA-LSTM网络预测的结果，并通过对比实际值来评估其性能表现。 综上所述，这种结合了降维技术和时间序列建模技术的PCA-LSTM模型为多输入回归问题提供了一种有效的解决方案，在MATLAB中实现这一方法不仅简化了数据分析流程，也为科学研究和工程实践提供了强大工具。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM-Attention模型多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究提出了一种利用MATLAB实现的CNN-BiLSTM-Attention混合模型，用于解决复杂时间序列的数据预测问题。该模型采用多输入单输出结构进行回归分析，并提供了包含全部代码和原始数据集以供学术交流与应用实践。 在Matlab环境中实现CNN-BiLSTM-Attention模型用于多变量回归预测的方法如下： 1. 数据集 `data` 格式为Excel文件，包含7个输入特征和1个输出特征。 2. 运行主程序文件即可开始执行代码。 3. 在命令窗口中会显示MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和MBE（平均偏差误差），这些评估指标可以帮助分析模型预测的准确性。数据集及源码可以在下载区域获取，但请注意确保将它们放置在同一文件夹内，并使用Matlab 2021b或更新版本运行。 4. 在注意力机制模块中采用了SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）结构单元来增强通道维度上的特征表达能力。该模块引入了通道级的注意力机制，通过为每个特征通道添加权重以突出其重要性，在不同的任务下可以加强或者削弱特定的特征信息，从而更有效地提取有用的特性。 5. SEBlock的操作流程主要包括三个步骤：首先执行Squeeze（压缩）操作，这一步骤会将空间维度的信息进行整合而保持原有的通道数量不变；接着是融合全局信息的过程——即通过全局池化技术来生成实数值向量。这些实数是由每个特征通道的值加权平均得到的，在计算过程中需除以整个输入图像的空间尺寸（H*W）。 6. 接下来进行Excitation（激励）操作，这是SEBlock的关键部分之一，它会根据上述步骤产生的权重来调整各个通道的重要性程度。